投稿
  1. 首页
  2. python

Countdownlatch执行任务+Future

code • 2022-5-6 • python • 阅读 54

Countdownlatch执行任务+Future,第1张

目录

概念：

例子：线程池执行任务，任务执行完后，主线程再执行

案例：模拟王者荣耀玩家准备加载后，游戏开始 

案例：模拟分布式获取接口数据（三种->串行and并行and利用Future封装各个接口数据，最后在主线程get） 

1.利用线程池中线程处理任务封装->Future中，最后主线程get数据

2.串行执行各个任务 

 3.并行执行

CycliBarrier

概念：

CountDownLatch是一个同步工具类，也就是说它运行一个或多个线程一直等待；这种等待类似于我们之前学的join，与之不同的是：join：可以具体到具体线程，只要该线程执行完毕，后面代码就结束等待；CountDownLatch：可以一直等待；

比如：主线程需要所有组件加载完毕才会启动，类似于boot的启动；

例子：线程池执行任务，任务执行完后，主线程再执行

思路：利用CountDownLatch，每一个线程执行完一个任务，CountDownLatch-1，==0时，CountDownLatch.await()后面的代码才能执行； 

package com.example.juc.CountDownLatch;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.*;

import static java.lang.Thread.sleep;

/**
 * @author diao 2022/5/1
 */
@Slf4j(topic = "c.Test02")
public class Test02 {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //1.定义一个线程池
         ThreadPoolExecutor threadPool=new ThreadPoolExecutor(3, 5, 100, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue(5),
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        return new Thread(r,"Task_pool_"+r.hashCode());
                    }
                },new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

         //2.CountDownLatch
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(3);

        //3.任务处理
        threadPool.submit(()->{
           log.debug("开始...");
            try {
                sleep(1000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            latch.countDown();
            log.debug("结束..{}",latch.getCount());
        });

        threadPool.submit(()->{
           log.debug("开始...");
            try {
                sleep(1500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            latch.countDown();
            log.debug("结束...{}",latch.getCount());
        });

        threadPool.submit(()->{
            log.debug("开始...");
            try {
                sleep(2000);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            latch.countDown();
            log.debug("结束...{}",latch.getCount());
        });

        latch.await();
        log.debug("终于轮到我了");
    }
}

案例：模拟王者荣耀玩家准备加载后，游戏开始 

思路：首先定义一个线程池与CountDownLatch，然后实现一个数组里面封装游戏玩家，一个玩家相当于一个任务然后进行遍历，每个任务进行sumit执行——>(里面模拟%加载 *** 作，延迟我们用sleep模拟)，一个用户任务执行完后，CountDownLatch-1 ，当减为0，游戏开始；

package com.example.juc.CountDownLatch;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @author diao 2022/5/1
 */
@Slf4j(topic = "c.GameTest")
public class GameTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
         //1.定义一个线程池
        ThreadPoolExecutor pool = new ThreadPoolExecutor(10, 50, 100, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue(10),
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        return new Thread(r, "Task_pool_" + r.hashCode());
                    }
                }, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        //2.设置CountDownLatch
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(10);

        //3.任务处理
        Random r=new Random();
        String[] gamer = new String[10];//数组里面放的是玩家状态

        for(int j=0;j<10;j++){
            /**
             *因为j是lambda外的变量，所以不能写入lambda中，得用中间常量代替
             */
            int temp=j;
            //4.提交任务
            pool.submit(()->{
                for (int i = 0; i <=100; i++) {
                    try {
                        Thread.sleep(r.nextInt(100));
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    gamer[temp]=i+"%";
                    System.out.print("\r"+Arrays.toString(gamer));
                }
                /**
                 * 一个用户执行完，CountDownLatch-1
                 */
                latch.countDown();
            });
        }

        /**
         * 主线程等待，当用户全部准备完毕，CountDownLatch为0，主线程执行
         */
        latch.await();
        System.out.println("\n游戏开始");
        pool.shutdown();
    }
}

案例：模拟分布式获取接口数据（三种->串行and并行and利用Future封装各个接口数据，最后在主线程get）  
package com.example.juc.CountDownLatch;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * @author diao 2022/5/2
 */
//其他线程执行完，主线程才能运行，但是主线程没有拿到其他线程的结果（要用future）
@Slf4j(topic = "c.CountDownLatchTest")
public class CountDownLatchTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException, ExecutionException {
//        test();
//        test2();
        test3();
    }

    /**
     * 串行执行
     */
    private static void test(){
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        log.debug("开始...");

        Map response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/order/{1}", Map.class, 1);
        log.debug("结束 order：{}",response);

        Map response1 = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 1);
        log.debug("结束 product:{}",response1);

    }

    /**
     * 并行执行,时间为 *** 作最长的时间
     */
    private static void test2() throws InterruptedException {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        log.debug("开始...");

        //1.先定义一个线程池
        ThreadPoolExecutor poolExecutor=new ThreadPoolExecutor(3, 5, 100, TimeUnit.SECONDS,
                new ArrayBlockingQueue(5),
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        return new Thread(r,"Task_pool_"+r.hashCode());
                    }
                },new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        //定义CountDownLatch
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);

        //2.线程池执行任务,保证任务被并行
        poolExecutor.submit(()->{
            Map response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/order/{1}", Map.class, 1);
            log.debug("结束 order：{}",response);
            latch.countDown();
        });

        poolExecutor.submit(()->{
            Map response1 = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 1);
            log.debug("结束 product:{}",response1);
            latch.countDown();
        });

        latch.await();
        log.debug("执行完毕...");
        poolExecutor.shutdown();
    }

    private static void test3() throws ExecutionException, InterruptedException {
        RestTemplate restTemplate = new RestTemplate();
        log.debug("开始...");
        ThreadPoolExecutor poolExecutor = new ThreadPoolExecutor(3, 5, 100, TimeUnit.MILLISECONDS,
                new ArrayBlockingQueue<>(5),
                new ThreadFactory() {
                    @Override
                    public Thread newThread(Runnable r) {
                        return new Thread(r, "Thread_Task" + r.hashCode());
                    }
                }, new ThreadPoolExecutor.DiscardOldestPolicy());

        Future> data = poolExecutor.submit(() -> {
            Map response = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/order/{1}", Map.class, 1);
            log.debug("order数据传输中...");
            return response;
        });

        Future> data2 = poolExecutor.submit(() -> {
            Map response1 = restTemplate.getForObject("http://localhost:8080/product/{1}", Map.class, 1);
            log.debug("product数据传输中...");
            return response1;
        });

        //主线程拿其他线程的数据(数据封装到future中)
        log.debug("开始获取数据...");
        System.out.println(data.get());
        System.out.println(data2.get());
    }
}
1.利用线程池中线程处理任务封装->Future中，最后主线程get数据

结合CountDownLatch思想：

我们可以再在各个任务里面加CountDownLatch-1的 *** 作，只有CountDownLatch数量减到0，主线程才能执行，也就是说才能获取数据，保证获取数据的 *** 作在最后面；

2.串行执行各个任务 

没有用线程池，接口被挨个执行；

花了3s

 3.并行执行

耗时2s，也就是任务执行最久的任务就是总共的耗时长，因为咱有多个线程可以同时执行不同任务，不过具体可能不同时，多少会有差异，除非多核下；

CycliBarrier

对比与CountDownLatch，除了设计初始值，进行减数之外，还能重置初始值，达到一个重用的效果；

如果说CountDownLatch想进行重置，需要重新构造对象，CycliBarrier满足了需求；

package com.example.juc.CountDownLatch.CycliBarrier;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.concurrent.BrokenBarrierException;
import java.util.concurrent.CyclicBarrier;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

import static java.lang.Thread.sleep;

/**
 * @author diao 2022/5/2
 */
//CyclicBarrier能够重复使用,线程数与要跟任务数保持一致；
@Slf4j(topic = "c.TestCycliBarrier01")
public class TestCycliBarrier01 {
    public static void main(String[] args) {
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(2);
        CyclicBarrier barrier = new CyclicBarrier(2,()->{
            log.debug("全部执行完毕...");
        });

        /**
         * 线程池执行线程任务
         * 线程数与任务数要一致
         * 如果是三个线程的话，他就会一下执行三个任务，aba，那么CyclicBarrier被减的就是两个a进行的
         */
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            service.submit(()->{
                log.debug("任务开始...");
                try {
                    sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }

                try {
                    //阻塞住了，2-1,需要等待下面那个任务将CyclicBarrier减为0，才能继续运行
                    barrier.await();
                    log.debug("继续运行...");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (BrokenBarrierException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });

            service.submit(()->{
                log.debug("任务开始...");
                try {
                    sleep(2000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
                try {
                    barrier.await();
                    log.debug("继续运行...");
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                } catch (BrokenBarrierException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        }
       
        service.shutdown();

    }
}

记住像这种循环执行任务，需要注意线程数与任务数大小，如果线程数>task，会把下一次循环的任务执行；那么CyclicBarrier的修改就会有问题；

 

欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/langs/796216.html

赞 (0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
code code 管理员组
0 0
上一篇 2022-05-06
下一篇 2022-05-06

发表评论

登录后才能评论

评论列表（0条）

保存